JVM 面试 4 连炮,你能顶住么?

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下面总结了 JVM 的 4 个问题,看你能顶住么?
程序员

一、JVM的内存区域是怎么划分的?编程

二、OOM可能发生在哪些区域上?c#

三、堆内存结构是怎么样的?缓存

四、经常使用的性能监控与问题定位工具备哪些?微信

一、JVM的内存区域是怎么划分的?多线程

JVM的内存划分中,有部分区域是线程私有的,有部分是属于整个JVM进程;有些区域会抛出OOM异常,有些则不会,了解JVM的内存区域划分以及特征,是定位线上内存问题的基础。那么JVM内存区域是怎么划分的呢?

首先是程序计数器(Program Counter Register),在JVM规范中,每一个线程都有本身的程序计数器。这是一块比较小的内存空间,存储当前线程正在执行的Java方法的JVM指令地址,即字节码的行号。若是正在执行Native方法,则这个计数器为空。该内存区域是惟一一个在Java虚拟机规范中没有规定任何OOM状况的内存区域。

第二,Java虚拟机栈(Java Virtal Machine Stack),一样也是属于线程私有区域,每一个线程在建立的时候都会建立一个虚拟机栈,生命周期与线程一致,线程退出时,线程的虚拟机栈也回收。虚拟机栈内部保持一个个的栈帧,每次方法调用都会进行压栈,JVM对栈帧的操做只有出栈和压栈两种,方法调用结束时会进行出栈操做。

该区域存储着局部变量表,编译时期可知的各类基本类型数据、对象引用、方法出口等信息。

第三,本地方法栈(Native Method Stack)与虚拟机栈相似,本地方法栈是在调用本地方法时使用的栈,每一个线程都有一个本地方法栈。

第四,堆(Heap),几乎全部建立的Java对象实例,都是被直接分配到堆上的。堆被全部的线程所共享,在堆上的区域,会被垃圾回收器作进一步划分,例如新生代、老年代的划分。Java虚拟机在启动的时候,可使用“Xmx”之类的参数指定堆区域的大小。

第五,方法区(Method Area)。方法区与堆同样,也是全部的线程所共享,存储被虚拟机加载的元(Meta)数据,包括类信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码等数据。这里须要注意的是运行时常量池也在方法区中。

根据Java虚拟机规范的规定,当方法区没法知足内存分配需求时,将抛出OutOfMemoryError异常。因为早期HotSpot JVM的实现,将CG分代收集拓展到了方法区,所以不少人会将方法区称为永久代。Oracle JDK8中已永久代移除永久代,同时增长了元数据区(Metaspace)。

第六,运行时常量池(Run-Time Constant Pool),这是方法区的一部分,受到方法区内存的限制,当常量池没法再申请到内存时,会抛出OutOfMemoryError异常。

在Class文件中,除了有类的版本、方法、字段、接口等描述信息外,还有一项信息是常量池。每一个Class文件的头四个字节称为Magic Number,它的做用是肯定这是不是一个能够被虚拟机接受的文件;接着的四个字节存储的是Class文件的版本号。紧挨着版本号以后的,就是常量池入口了。常量池主要存放两大类常量:

  • 字面量(Literal),如文本字符串、final常量值

  • 符号引用,存放了与编译相关的一些常量,由于Java不像C++那样有链接的过程,所以字段方法这些符号引用在运行期就须要进行转换,以便获得真正的内存入口地址。

class文件中的常量池,也称为静态常量池,JVM虚拟机完成类装载操做后,会把静态常量池加载到内存中,存放在运行时常量池。

第七,直接内存(Direct Memory),直接内存并不属于Java规范规定的属于Java虚拟机运行时数据区的一部分。Java的NIO可使用Native方法直接在java堆外分配内存,使用DirectByteBuffer对象做为这个堆外内存的引用。

下面这张图,反映了运行中的Java进程内存占用状况:

二、OOM可能发生在哪些区域上?

根据javadoc的描述,OOM是指JVM的内存不够用了,同时垃圾收集器也没法提供更多的内存。从描述中能够看出,在JVM抛出OutOfMemoryError以前,垃圾收集器通常会出马先尝试回收内存。

从上面分析的Java数据区来看,除了程序计数器不会发生OOM外,哪些区域会发生OOM的状况呢?

第一,堆内存。堆内存不足是最多见的发送OOM的缘由之一,若是在堆中没有内存完成对象实例的分配,而且堆没法再扩展时,将抛出OutOfMemoryError异常。当前主流的JVM能够经过-Xmx和-Xms来控制堆内存的大小,发生堆上OOM的多是存在内存泄露,也多是堆大小分配不合理。

第二,Java虚拟机栈和本地方法栈,这两个区域的区别不过是虚拟机栈为虚拟机执行Java方法服务,而本地方法栈则为虚拟机使用到的Native方法服务,在内存分配异常上是相同的。

在JVM规范中,对Java虚拟机栈规定了两种异常:1.若是线程请求的栈大于所分配的栈大小,则抛出StackOverFlowError错误,好比进行了一个不会中止的递归调用;2. 若是虚拟机栈是能够动态拓展的,拓展时没法申请到足够的内存,则抛出OutOfMemoryError错误。

第三,直接内存。直接内存虽然不是虚拟机运行时数据区的一部分,但既然是内存,就会受到物理内存的限制。在JDK1.4中引入的NIO使用Native函数库在堆外内存上直接分配内存,但直接内存不足时,也会致使OOM。

第四,方法区。随着Metaspace元数据区的引入,方法区的OOM错误信息也变成了“java.lang.OutOfMemoryError:Metaspace”。对于旧版本的Oracle JDK,因为永久代的大小有限,而JVM对永久代的垃圾回收并不积极,若是往永久代不断写入数据,例如String.Intern()的调用,在永久代占用太多空间致使内存不足,也会出现OOM的问题,对应的错误信为“java.lang.OutOfMemoryError:PermGen space

三、堆内存结构是怎么样的?

能够借助一些工具来了解JVM的内存内容,具体到特定的内存区域,应该用什么工具去定位呢?

  • 图形化工具。图形化工具的优势是直观,链接到Java进程后,能够显示堆内存、堆外内存的使用状况,相似的工具备JConsole,VisualVm等。

  • 命令行工具。这类工具能够在运行时进行查询,包括jstat,jmap等,能够对堆内存、方法区等进行查看。定位线上问题时也多会使用这些工具。jmap也能够生成堆转储文件(Heap Dump)文件,若是是在linux上,能够将堆转储文件拉到本地来,使用Eclipse MAT进行分析,也可使用jhap进行分析。

关于内存的监控与诊断,在后面会进行深刻了解。如今来看下一个问题:堆内的结构是怎么的呢?深刻浅出 Java 中 JVM 内存管理,这篇推荐看下。

站在垃圾收集器的角度来看,能够把内存分为新生代与老年代。内存的分配规则取决于当前使用的是哪一种垃圾收集器的组合,以及内存相关的参数配置。往大的方向说,对象优先分配在新生代的Eden区域,而大对象直接进入老年代。

第一, 新生代的Eden区域,对象优先分配在该区域,同时JVM能够为每一个线程分配一个私有的缓存区域,称为TLAB(Thread Local Allocation Buffer),避免多线程同时分配内存时须要使用加锁等机制而影响分配速度。TLAB在堆上分配,位于Eden中。TLAB的结构以下:

// ThreadLocalAllocBuffer: a descriptor for thread-local storage used by
// the threads for allocation.
// It is thread-private at any time, but maybe multiplexed over
// time across multiple threads. The park()/unpark() pair is
// used to make it avaiable for such multiplexing.
class ThreadLocalAllocBuffer: public CHeapObj<mtThread> {
  friend class VMStructs;
private:
  HeapWord* _start; // address of TLAB
  HeapWord* _top; // address after last allocation
  HeapWord* _pf_top; // allocation prefetch watermark
  HeapWord* _end; // allocation end (excluding alignment_reserve)
  size_t    _desired_size; // desired size (including alignment_reserve)
  size_t    _refill_waste_limit; // hold onto tlab if free() is larger than this

从本质上来讲,TLAB的管理是依靠三个指针:start、end、top。start与end标记了Eden中被该TLAB管理的区域,该区域不会被其余线程分配内存所使用,top是分配指针,开始时指向start的位置,随着内存分配的进行,慢慢向end靠近,当撞上end时触发TLAB refill。

所以内存中Eden的结构大致为:

第二、新生代的Survivor区域。当Eden区域内存不足时会触发Minor GC,也称为新生代GC,在Minor GC存活下来的对象,会被复制到Survivor区域中。我认为Survivor区的做用在于避免过早触发Full GC。若是没有Survivor,Eden区每进行一次Minor GC都把对象直接送到老年代,老年代很快便会内存不足引起Full GC。

新生代中有两个Survivor区,我认为两个Survivor的做用在于提升性能,避免内存碎片的出现。在任什么时候候,总有一个Survivor是empty的,在发生Minor GC时,会将Eden及另外一个的Survivor的存活对象拷贝到该empty Survivor中,从而避免内存碎片的产生。新生代的内存结构大致为:

第三、老年代。老年代放置长生命周期的对象,一般是从Survivor区域拷贝过来的对象,不过当对象过大的时候,没法在新生代中用连续内存的存放,那么这个大对象就会被直接分配在老年代上。通常来讲,普通的对象都是分配在TLAB上,较大的对象,直接分配在Eden区上的其余内存区域,而过大的对象,直接分配在老年代上。

第四、永久代。如前面所说,在早起的Hotspot JVM中有老年代的概念,老年代用于存储Java类的元数据、常量池、Intern字符串等。在JDK8以后,就将老年代移除,而引入元数据区的概念。

第五、Vritual空间。前面说过,可使用Xms与Xmx来指定堆的最小与最大空间。若是Xms小于Xmx,堆的大小不会直接扩展到上限,而是留着一部分等待内存需求不断增加时,再分配给新生代。Vritual空间即是这部分保留的内存区域。

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那么综上所述,能够画出Java堆内的内存结构大致为:

经过一些参数,能够来指定上述的堆内存区域的大小:

  • -Xmx value 指定最大的堆大小

  • -Xms value 指定初始的最小堆大小

  • -XX:NewSize = value 指定新生代的大小

  • -XX:NewRatio = value 老年代与新生代的大小比例。默认状况下,这个比例是2,也就是说老年代是新生代的2倍大。老年代过大的时候,Full GC的时间会很长;老年代太小,则很容易触发Full GC,Full GC频率太高,这就是这个参数会形成的影响。

  • -XX:SurvivorRation = value . 设置Eden与Srivivor的大小比例,若是该值为8,表明一个Survivor是Eden的1/8,是整个新生代的1/10。

四、经常使用的性能监控与问题定位工具备哪些?

在系统的性能分析中,CPU、内存与IO是主要的关注项。不少时候服务出现问题,在这三者上会体现出现,好比CPU飙升,内存不足发生OOM等,这时候须要使用对应的工具,来对性能进行监控,对问题进行定位。

对于CPU的监控,首先可使用top命令来进行查看,下面是使用top查看负载的一个截图:

load average 表明1分钟、5分钟、15分钟的系统平均负载,从这三个数字,能够判断系统负荷是大仍是小。当CPU彻底空闲的时候,平均负荷为0;当CPU工做量饱和的时候,平均负荷为1。

所以 load average 这三个数值越低,表明系统负荷越小,那么何时能看出系统负荷比较重呢?这篇文章(Understanding Linux CPU Load – when should you be worried)里解释得很是通俗。若是电脑里只有一个CPU,把CPU当作一条单行桥,桥上只有一个车道,全部的车都必须从这个桥上经过。那么

系统负荷为0,表明桥上一辆车也没有

系统负荷0.5,意味着桥上一半路段上有车

系统负荷1,意味着桥上道路已经被车占满

系统负荷1.7,表明着在桥上车子已经满了(100%),同时还有70%的车子在等待从桥上经过:

从top命令的截图中能够看到这三个值机器的load average很是低。若是这三个值很是高,好比超过了50%或60%,就应当引发注意。从时间维度上来讲,若是发现CPU负荷慢慢升高,也须要警戒。

其余的内存、CPU等性能监控工具的使用,以一张脑图来展现:

具体的使用方式能够参考从一次线上故障思考Java问题定位思路。

参考

  • https://www.cnblogs.com/dreamroute/p/5946272.html

  • https://docs.oracle.com/javase/specs/jvms/se9/html/jvms-2.html#jvms-2.5

  • https://www.cnblogs.com/Kidezyq/p/8040338.html

  • https://www.cnblogs.com/baihuitestsoftware/articles/6405580.html

  • https://www.jianshu.com/p/cd85098cca39

  • http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/07/linux_load_average_explained.html

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